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基于视觉的算法用于自主空中着陆
摘要 - 登陆阶段是澳大利亚航空登陆的关键阶段，尤其是当航空站降落在移动平台上的时，作为地面车辆。在本文中，将无人机板上摄像头的信息与观察者组合在一起的解决方案用于估计和预测着陆平台的未来位置。此着陆估计用于基于四局的控制算法，用于产生和跟踪着陆轨迹。然后在实时实验（两种情况）中验证所提出的解决方案，以证明闭环系统的良好性能和效率。本文报告了这些实验的主要图。此外，由于这项工作旨在为将来的发展奠定基础，因此在上一节中讨论了这项工作的现有限制。
算法和化学偏移编码定量脂肪水成像的算法和方法的比较综述
在肝PDFF上（PDFF≤50％），并使用相同的实验条件评估了其在实验设置的4.12％的可重复系数，其可重复性系数为2.99％。此外，一个脂肪水幻影在另一项QIBA研究中前往多个地点16,17，并在各种MRI供应商溶液中显示了可重现的PDFF测量。如今，为了获得这些定量的PDFF和R ∗ 2生物标志物，已经开发了几种基于CSE-MRI的基于CSE-MRI的方法。因此，本研究的目的是建立和比较这些方法的定量性能，其准确性的偏见以及在可重复可辨认的研究框架内的精确性限制。18相关，十多年前，ISMRM 2012 Fat Water MRI研讨会提议将PDFF标准化为定量成像生物标志物。收集的算法在众多的体内数据集中进行了基准测试，并开发了MATLAB算法工具箱。它为算法的输入/输出格式提供了标准化，并促进了它们的比较。不幸的是，大多数研究仅提供对PDFF的离散和有限范围的评估，混合脂肪 - 水样品通常低于50％。进行更广泛的评估，
“滤泡”算法建议有限...
巨大的文献认为，建议算法通过创建“过滤器泡沫”和“兔子洞”来推动政治两极分化。我们使用四个实验与近9,000名参与者进行，我们表明操纵算法建议创建这些条件对观点的影响有限。我们的实验采用了一个定制的视频平台，该平台具有自然主义的，类似YouTube的界面，展示了真实的YouTube视频和建议。我们通过实验操纵YouTube的实际推荐算法来模拟过滤器的气泡和兔子孔，通过提出意识形态平衡和倾斜的选择。我们的设计使我们能够干预反馈循环，该反馈循环困扰了算法极化的研究 - 建议供应和用户对内容的需求之间的复杂相互作用 - 检查对政策态度的下游影响。我们使用超过130,000个实验操纵的建议和31,000个平台互动来估计建议算法如何改变用户的媒体消费决策，并间接地改变其政治态度。我们的结果对广泛循环的算法极化理论的怀疑，表明即使是对现实世界建议的重型（尽管短期）扰动也对政策态度的因果影响有限。鉴于我们无法检测算法效应的一致证据，我们认为有关算法引起的极化的主张的举证责任发生了变化。我们的方法论捕获并修改了现实世界推荐算法的输出，为将来研究黑盒人工智能系统提供了前进的途径。我们的发现揭示了在学术实验中可检测到的效果大小的实际限制。
基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
现代机器学习算法根据脑电信号对认知和情感状态进行分类
从脑信号中估计认知或情感状态是创建被动脑机接口 (BCI) 应用程序的关键但具有挑战性的一步。到目前为止，从 EEG 信号中估计心理工作量或情绪仅在中等分类准确度下可行，因此导致不可靠的神经自适应应用。然而，最近的机器学习算法，特别是基于黎曼几何的分类器 (RGC) 和卷积神经网络 (CNN)，已显示出对其他 BCI 系统（例如运动想象-BCI）的前景。然而，它们尚未在认知或情感状态分类方面进行正式研究和比较。因此，本文探讨了此类机器学习算法，提出了它们的新变体，并与经典方法对它们进行了基准测试，以从 EEG 信号中估计心理工作量和情感状态（效价/唤醒）。我们研究了这些方法，同时进行了受试者特定和受试者独立的校准，以走向无校准系统。我们的结果表明，在心理负荷研究的两种条件下，CNN 的平均准确率最高，尽管差异并不显著，其次是 RGC。然而，对于情绪数据集（一个训练数据较少的数据集），同一个 CNN 在两种条件下的表现都不佳。相反，事实证明，使用我们在本文中介绍的滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，RGC 具有最高的平均准确率。因此，我们的结果有助于提高从 EEG 进行认知和情感状态分类的可靠性。它们还提供了有关何时使用哪种机器学习算法的指导。
在数字平台上观察“调谐”广告
1一般数学是针对高年级学生的课程，他们的未来研究或工作不需要微积分知识，并且基于Acara高级二级课程。除了图理论主题外，它还还包括双变量和时间序列分析，序列，地球几何学和时区以及贷款，投资和年金中的生长和衰减。
单位水电单位承诺问题的有效精确A*算法
水力发电植物特有的水电单位承诺问题（HUC）是电力生产计划问题的一部分，称为单位承诺问题（UCP）。更具体地说，所研究的情况是带有单个植物的HUC的病例，表示为1-HUC。该植物位于两个储层之间。地平线在时间段内被离散。该植物以有限数量的点为定义为一对的一对固定功率和相应的水流。考虑了几个约束。每个储层都有一个初始音量以及窗口限制，该约束由每个时间段的最小和最大体积定义。在每个时间段内，水库中的水摄入量都有额外的正，负或零摄入。考虑了价格最大化最大化问题的情况。提出了一个有效的精确a*变体，即所谓的ha*，以解决1-HUC的窗口，并以减少的搜索空间和专用乐观的启发式启发式。将此变体与经典资源约束的最短路径问题（RCSPP）算法和用CPLEX求解的混合整数线性程序制定配方进行比较。结果表明，在一组现实的实例上，所提出的算法平均在计算时间方面优于同时替代方案，这意味着HA*表现出更稳定的行为，并且求解了更多的实例。
在非洲植物生命树上积累的系统发育多样性的一半以上，即使在当前的生物多样性危机下也可能侵蚀，即使受到威胁的物种并不是进化上的独特
通过挖掘现代数据库来寻找具有特定功能的蛋白质，可能会导致从医学和生物技术到Material Science的广泛领域的重大进步。当前可用的算法可以根据其序列或结构来挖掘蛋白质。然而，许多蛋白质的活性，例如酶和药物靶标，是由活性位点残基及其周围环境而不是蛋白质的整体结构或序列决定的。在这里，我们提出了ActSeek（一个由计算机视觉启发的快速程序），该程序搜索具有类似种子蛋白质的活性位点的蛋白质的结构数据库。ActSeek实施从Alphafold数据库中使用所需的活动站点环境开采Proinins。通过发现可用于生产可生物降解的塑料或降解塑料的酶以及对常见药物分子的潜在非目标，可以证明ActSeek为世界上最紧迫的挑战找到创新解决方案的潜力。
强制力导向放置：一种用于大图可视化的新算法
摘要 – 图形可视化是一种帮助用户基于人类感知轻松理解连接数据（社交网络、语义网络等）的技术。随着大数据的盛行，这些图形往往太大，无法仅凭用户的视觉能力进行解读。导致此问题的主要原因之一是节点离开可视化空间。人们已经进行了许多尝试来优化大型图形可视化，但它们都有局限性。在这些尝试中，最著名的是力导向放置算法。该算法可以为中小型图形提供漂亮的可视化效果，但当涉及到较大的图形时，它无法将一些独立节点甚至子图保留在可视化空间内。在本文中，我们提出了一种名为“强制力导向放置”的算法。该算法通过提出更强大的力函数来增强经典的力导向放置算法。我们将其命名为“FForce”，它可以在达到平衡位置之前将相关节点拉近彼此。这帮助我们获得了更多的显示空间，并使我们能够可视化更大的图形。
捕获有关算法系统的利益相关者的价值和偏好
价值类别生产率[3]机器效率效率[9]可靠性[9，21]机器自主权[14]实用程序[6]隐私[1-3，6，8，9，9，14，21]可保护性（Schwartz安全性）安全性[3，14]安全性[9 9]责任心[18，21]可解释性[14]可解释性[14]清晰度透明度[1. 1，2] 6. 1，211，2，2，211] 21] Self-determination (Schwartz Self-direction) Self-knowledge [3] Security of supply [5] Stakeholders welfare (Schwartz Benevolence) Affordability [5] Well-being [21] Privacy [6] Diversity, non-discrimination and fairness [1, 2, 4, 6, 9, 14, 21] Equity (Schwartz Benevolence-Universalism) Inclusiveness [5] Respect for law and public interest [2]全球福利（施瓦茨普遍主义）环境可持续性[5，9，21]信任[21]表1。与智能电网上下文相关的25个最终值及其各自的类别。从文献分析中提取了每个值。